本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集
https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。
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文章目录
深度优化YOLOv8小目标检测性能 | 基于自适应特征金字塔网络（AFPN）的创新改进策略 1. 小目标检测的挑战 1.1 FPN的局限性 1.2 小目标检测的需求 2. AFPN: 自适应特征金字塔网络的设计 2.1 AFPN架构设计 2.2 AFPN的关键模块 3. AFPN与YOLOv8的结合 3.1 检测头的改进 3.2 添加AFPN到YOLOv8 3.3 训练与验证 4. 实验结果与分析 4.1 小目标检测性能对比 4.2 性能提升分析 5. 模型优化与调参策略 5.1 特征层数的选择 5.2 自适应融合的优化 5.3 额外小目标检测层的优化 5.4 数据增强策略 6. 实验结果与分析 6.1 基础AFPN模型对比 6.2 自适应融合优化对比 6.3 膨胀卷积优化对比 6.4 综合对比分析 7. 未来工作展望 7.1 引入更多自适应模块 7.2 结合Transformer机制 7.3 进一步优化小目标数据增强策略 总结
深度优化YOLOv8小目标检测性能 | 基于自适应特征金字塔网络（AFPN）的创新改进策略
在物体检测领域，YOLOv8作为